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针对网络控制系统中受输入扰动和初态干扰的非线性系统,提出了一种迭代学习控制算法,讨论了输出数据丢失情况下系统输出对期望轨迹的跟踪问题。采用一个概率已知的随机贝努利序列来描述网络控制系统中的数据丢失现象,即如果输出数据没有丢失,则利用跟踪误差来修正上一次迭代学习时的控制量,从而获得系统当前控制量;如果存在输出数据丢失现象,则系统当前控制量保持上一次迭代时的控制量不变。给出了保证算法收敛的充分条件。从理论上证明了系统满足给定的收敛条件时,在数据丢失网络环境下具有输入扰动、初态扰动的被控系统随迭代学习次数的增加,系统输出除初始点以外都能够收敛于期望轨迹。通过仿真算例进一步验证了所提方法的有效性。 相似文献
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移动机器人多路超声波传感器分别与中央处理器连接存在着数据线过多、中央处理器负担过重的问题.因此提出了基于CAN(Controller Area Network)总线的测距系统,设计了机器人的超声波测距系统的CAN总线硬件节点和软件结构,包括SJA1000CAN控制器及其初始化,CAN控制器数据接收程序和CAN控制器数据发送程序,并且讨论了数据发送过程。 相似文献
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